[发明专利]基于差分进化算法的水听器阵列定位方法

权利要求书

1.基于差分进化算法的水听器阵列定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：对各个水听器的时域信号进行短时傅里叶变换，提取有效窄带能量、有效窄带能量对应频率和带宽、有效窄带能量对应频率的幅值；

(1a)设置各个频率点的有效带宽，各个水听器在频率点附近的有效带宽内采集到的信号将视为一个噪声源产生的窄带信号；

其中，为频率ω_i处取的带宽，ω₀为设置的最低频率，ω_max为设置的最高频率；当几根谱线频率比较接近时，以更高频的频率对应带宽为准；

(1b)短时傅里叶变换：

其中，F(ω,t₁)为t₁时刻第i个水听器在频率ω处的幅值，第f_i(t)为第i个水听器的接收信号，g(t)为窗函数，如设置为1则为矩形窗；

(1c)提取有效窄带能量公式和对应频率：

E_k(ω_i)为第k个在nΔt时刻内以频率ω_i为中心的带宽Δω内满足累积、能量值大于有效能量阈值Tb的水听器的有效窄带能量,Tb可设置为大于环境噪声；注：当若干个水听器距离过近时，如0.5km以内时，可选其中一枚水听器作为有效水听器；

步骤S2：针对查找噪声声源位置问题设计目标优化函数以及相应待优化变量

(2a)待优化变量包括：

第i条谱线对应的声源位置：x_i,y_i,z_i

第i条谱线传播衰减系数：TL_i

第i条谱线声源强度：S_i

第i条谱线对应频率零阶环境噪声分量：Ψ_i

(2b)目标优化函数设计为：

Π_i(x_i,y_i,z_i,TL_i,S_i,Ψ_i)＝G₁(x_i,y_i,z_i)G₂(x_i,y_i,z_i,TL_i,S_i,Ψ_i)

其中，G₁为距离-能量排序惩罚函数：

A_j为第j个有效水听器距离假设声源距离的升序排序,B_j为第j个有效水听器的能量值降序排序，m为有效水听器的总数，该函数的设计旨在突出距离和能量的关系，当距离声源升序排序和能量值降序排序保持一致时，G₁为最小值n,G₁量取1到m²，G₁越小代表对排序越敏感，当取值为m²时，代表不考虑能量排序；G₂为能量指标函数：

D_j为第j个有效水听器距离有效声源的距离；

步骤S3：利用差分进化法对声源位置和相应参数进行优化；

(3a)设置优化变量的优化范围，TL_i的优化范围设置在0到4之间，声源强度S_i，噪声分量Ψ_i设置优化范围为-120到120之间；x_i,y_i,z_i设置根据具体条件设置，距离不超过水听器的40km距离范围；优化问题用公式描述为：

(3b)设置差分进化法的相关参数:初始种群数目I_NP,设置为优化变量数量的5-10倍，I_NP设置越大，计算收敛越慢，此处设为30-60之间；设置步长权重因子F_weight，选择为0到4之间；设置交叉因子F_CR，设置在0,1之间，该数值越大，求解结果全局性越好，但收敛越慢；根据变异因子产生变异种群；

(3c)在优化变量的取值范围内产生父代变量，并计算父代目标优化函数取值；

(3d)根据初始种群和变异种群之间的交叉系数产生新种群；

(3e)根据新种群的计算结果，在新种群和父代种群之间进行交叉，产生子代变量；

(3f)将步骤(3e)计算出的子代变量作为新的父代变量带入步骤(3c)，循环计算步骤((3c)、步骤(3d)、步骤(3e)，直到迭代数满足计算截止条件，停止计算；并将最后一代的子代变量作为计算结果输出。

2.根据权利要求1所述的基于差分进化算法的水听器阵列定位方法，其特征在于其差分进化法的截止代数选择40代以上。